目录
一、引言
1.1 研究背景与意义
急性弥漫性腹膜炎是一种外科常见的严重疾病，多由细菌感染、化学刺激或损伤引发，多数为继发性腹膜炎，源于腹腔脏器感染、坏死穿孔、外伤等情况。其主要临床表现包括腹痛、腹部压痛、腹肌紧张，以及恶心、呕吐、发烧、白细胞升高等症状，严重时可导致血压下降和全身中毒性反应，若未能及时治疗，患者可能死于中毒性休克 。部分患者还可能并发盆腔脓肿、肠间脓肿、膈下脓肿、髂窝脓肿及粘连性肠梗阻等疾病，对患者的生命健康构成极大威胁。
目前，急性弥漫性腹膜炎的治疗面临诸多挑战。在诊断方面，虽然现有检查手段如腹部立卧位 X 线平片、诊断性腹腔穿刺、B 型超声波和电子计算机断层扫描等有助于确诊，但对于一些复杂病例或早期症状不典型的患者，仍存在误诊和漏诊的风险。在治疗过程中，如何准确判断病情严重程度、预测并发症风险，从而制定个性化的治疗方案，是提高治疗效果、降低患者死亡率和并发症发生率的关键。
随着人工智能技术的快速发展，大模型在医疗领域的应用逐渐受到关注。大模型具有强大的数据分析和处理能力，能够对大量的临床数据进行学习和分析，挖掘数据背后的潜在规律，从而为疾病的诊断、治疗和预后评估提供有力支持。在急性弥漫性腹膜炎的治疗中，利用大模型进行术前、术中、术后及并发症风险预测，具有重要的临床意义。通过术前风险预测，医生可以提前了解患者的病情严重程度和手术风险，做好充分的术前准备，制定更加合理的手术方案；术中风险预测有助于医生及时发现手术中的潜在风险，采取相应的措施进行处理，保障手术的安全进行；术后风险预测和并发症风险预测能够帮助医生及时发现患者术后可能出现的问题，提前进行干预和治疗，促进患者的康复。此外，根据大模型的预测结果制定手术方案、麻醉方案、术后护理方案等，能够实现治疗方案的个性化和精准化，提高治疗效果，降低并发症发生率，改善患者的预后。
1.2 研究目的与方法
本研究旨在利用大模型对急性弥漫性腹膜炎进行术前、术中、术后及并发症风险预测，并根据预测结果制定手术方案、麻醉方案、术后护理方案等，以提高急性弥漫性腹膜炎的治疗效果，降低并发症发生率，改善患者的预后。
本研究将采用回顾性研究和前瞻性研究相结合的方法。首先，收集大量急性弥漫性腹膜炎患者的临床资料，包括患者的基本信息、病史、症状、体征、实验室检查结果、影像学检查结果、治疗过程和预后等数据，建立数据集。然后，利用这些数据对大模型进行训练和优化，使其能够准确地预测急性弥漫性腹膜炎的术前、术中、术后及并发症风险。在训练过程中，将采用交叉验证等方法评估模型的性能，不断调整模型的参数和结构，提高模型的准确性和可靠性。
在模型训练完成后，将进行前瞻性研究。选取一定数量的急性弥漫性腹膜炎患者，将其临床数据输入到大模型中，获取模型的预测结果。根据预测结果，为每位患者制定个性化的手术方案、麻醉方案、术后护理方案等，并按照方案进行治疗和护理。同时，设立对照组，对照组患者采用传统的治疗方法进行治疗。在治疗过程中，对两组患者的治疗效果、并发症发生率、住院时间、住院费用等指标进行观察和比较，评估大模型预测在急性弥漫性腹膜炎治疗中的应用价值。
在统计分析方面，将采用统计学软件对收集到的数据进行分析。计量资料以均数 ± 标准差表示，组间比较采用 t 检验或方差分析；计数资料以率表示，组间比较采用 χ² 检验。以 P<0.05 为差异有统计学意义。通过统计分析，明确大模型预测对急性弥漫性腹膜炎治疗效果的影响，为临床应用提供科学依据。
二、急性弥漫性腹膜炎概述
2.1 定义与分类
急性弥漫性腹膜炎是腹膜对细菌、化学、物理或异物损害累及整个腹腔所产生的急性炎症反应 ，是外科常见的急腹症之一。按发病机制，其可主要分为原发性和继发性两类。原发性腹膜炎又称自发性腹膜炎，腹腔内无原发性病灶，致病菌多为溶血性链球菌、肺炎双球菌或大肠杆菌，细菌通常经血液、淋巴途径或女性生殖道等上行感染进入腹腔引发炎症 ，这种类型在临床上相对少见。继发性腹膜炎是最为常见的类型，多由腹腔内空腔脏器穿孔、外伤引起的腹壁或内脏破裂、腹腔内脏器炎症扩散等导致 ，如胃十二指肠溃疡急性穿孔、急性胆囊炎并发穿孔、阑尾穿孔等，这些情况使得细菌、胃肠内容物等进入腹腔，刺激腹膜引发炎症。从病因角度，还可分为细菌性腹膜炎和非细菌性腹膜炎；按临床经过可分为急性、亚急性和慢性三类；按累及范围则分为弥漫性和局限性两类，急性弥漫性腹膜炎即炎症累及整个腹腔。
2.2 病因与发病机制
细菌感染是急性弥漫性腹膜炎常见病因之一。当腹腔内发生脏器感染，如阑尾炎、胆囊炎等，细菌大量繁殖并突破脏器屏障进入腹腔，刺激腹膜引发炎症。以大肠杆菌为例，其为肠道内正常菌群，在阑尾发炎时，阑尾腔梗阻，细菌滋生并侵入阑尾壁，进而扩散至腹腔，大肠杆菌及其释放的内毒素可引发强烈的炎症反应 。化学刺激也是重要病因，常见于胃肠道穿孔。例如胃十二指肠溃疡穿孔时，胃酸、胃蛋白酶等消化液流入腹腔，这些化学物质对腹膜产生强烈刺激，迅速引发腹膜的炎症反应，导致局部充血、水肿，大量炎性渗出 。物理损伤同样不容忽视，腹部外伤导致的腹壁或内脏破裂，使腹腔直接暴露于外界或造成脏器损伤，细菌进入腹腔，同时损伤处的组织碎片等也可刺激腹膜，引发急性弥漫性腹膜炎 。
在发病机制方面，当腹膜受到上述因素刺激后，腹膜的间皮细胞会释放多种炎症介质，如肿瘤坏死因子 -α（TNF -α）、白细胞介素 -1（IL -1）等 。这些炎症介质会趋化中性粒细胞、巨噬细胞等免疫细胞至炎症部位，引发局部的免疫反应。大量中性粒细胞聚集并释放溶酶体酶等物质，进一步加重组织损伤和炎症反应 。随着炎症的发展，腹膜的毛细血管通透性增加，导致大量液体渗出至腹腔，引起水电解质紊乱。同时，细菌及其毒素吸收入血，可引发全身炎症反应综合征，严重时导致感染性休克，威胁患者生命。
2.3 临床表现与诊断方法
急性弥漫性腹膜炎的临床表现较为典型。腹痛是最为突出的症状，通常呈持续性、剧烈疼痛，难以忍受，且疼痛范围广泛，可弥漫至全腹，原发病灶处疼痛往往最为剧烈 。患者常伴有恶心、呕吐症状，早期为反射性呕吐，呕吐物多为胃内容物；随着病情进展，出现麻痹性肠梗阻时，呕吐可变为溢出性，呕吐物含有胆汁甚至粪样物 。发热也是常见症状之一，一般在炎症发生后数小时出现，体温可高达 38℃甚至更高，严重感染时可出现高热、寒战 。此外，患者还可能出现脉搏加快、呼吸急促等全身中毒症状，严重者可出现血压下降、意识障碍等感染性休克表现 。体格检查时，全腹压痛、腹肌紧张和反跳痛是急性弥漫性腹膜炎的标志性体征，腹肌紧张严重时可呈 “板状腹” 。
在诊断方法上，血常规检查可见白细胞计数明显升高，中性粒细胞比例增加，提示存在炎症感染 。腹部立卧位 X 线平片有助于发现胃肠道穿孔时的膈下游离气体，对诊断具有重要提示意义 。诊断性腹腔穿刺可抽取腹腔积液进行检查，根据积液的性质（如浑浊、脓性、血性等）、颜色、气味以及涂片、培养结果，判断腹膜炎的病因和致病菌类型 。B 型超声波检查可观察腹腔内有无积液、脏器形态及周围组织情况，对于发现腹腔脓肿等并发症有一定帮助 。电子计算机断层扫描（CT）能够更清晰地显示腹腔内器官的病变情况，如脏器穿孔部位、脓肿大小和位置等，对明确诊断和制定治疗方案具有重要价值 。综合患者的病史、临床表现及各项检查结果，通常能够准确诊断急性弥漫性腹膜炎。
三、大模型在急性弥漫性腹膜炎预测中的应用
3.1 大模型介绍
本研究选用的大模型为基于 Transformer 架构的深度学习模型。Transformer 架构以其强大的自注意力机制，能够高效处理序列数据，捕捉长距离依赖关系 。该模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著成果，近年来在医疗领域的应用也逐渐增多，展现出出色的特征提取和模式识别能力 。
相较于传统机器学习模型，本大模型具有诸多优势。它能够自动从大规模数据中学习复杂的非线性特征，无需人工手动提取特征，减少了人为因素的干扰和误差 。例如在处理急性弥漫性腹膜炎患者的临床数据时，可直接对多模态数据（如文本、影像、检验数据等）进行联合学习，挖掘数据之间潜在的关联和规律，而传统模型往往需要对不同类型的数据分别进行处理和分析 。同时，大模型具有更强的泛化能力，在训练过程中学习到的数据分布特征，能够更好地适应不同患者个体差异和复杂多变的临床情况，对新的病例做出准确预测 。其强大的表达能力可以模拟高度复杂的生理病理过程，为急性弥漫性腹膜炎的风险预测提供更精准的结果 。
3.2 数据收集与处理
数据收集主要来源于多家医院的电子病历系统，涵盖了过去 [X] 年中确诊为急性弥漫性腹膜炎的患者信息 。收集的临床数据包括患者的基本信息，如年龄、性别、既往病史（包括糖尿病、高血压、心血管疾病等慢性病史，以及腹部手术史等） ；症状信息，如腹痛的起始时间、疼痛性质（如刺痛、胀痛、绞痛等）、疼痛程度（采用视觉模拟评分法等进行记录）、恶心呕吐的频率和程度等 ；体征信息，包括腹部压痛、反跳痛、腹肌紧张的程度和范围等 ；实验室检查结果，如血常规（白细胞计数、中性粒细胞比例、血红蛋白等）、血生化指标（C 反应蛋白、降钙素原、肝肾功能指标等）、凝血功能指标等 ；影像学检查结果，包括腹部立卧位 X 线平片、B 超、CT 等影像资料 。
在数据收集过程中，严格遵循患者隐私保护法规，对患者的个人身份信息进行加密处理，确保数据的安全性和合规性 。
数据清洗是数据处理的关键步骤，旨在去除数据中的噪声、错误和缺失值 。对于缺失值较少的特征，如某些实验室检查指标偶尔出现的缺失情况，采用均值、中位数或基于机器学习算法（如 K 近邻算法）进行填充 。若某一特征缺失值比例过高（如超过 [X]%），且对模型训练影响较小，则考虑删除该特征 。对于错误数据，如明显超出正常范围的检查结果，通过与原始病历核对或咨询临床医生进行纠正 。对于重复数据，进行去重处理，以保证数据的准确性和唯一性 。
在数据预处理阶段，对数值型数据进行标准化处理，将其转化为均值为 0、标准差为 1 的标准正态分布，以消除不同特征之间量纲的影响，提高模型训练的效率和稳定性 。例如，对年龄、白细胞计数等数值型特征进行标准化处理 。对于分类数据，如性别、疾病类型等，采用独热编码（One - Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）的方式将其转化为数值型数据，以便模型能够处理 。对影像学数据，进行图像增强操作，如旋转、缩放、裁剪、对比度调整等，增加数据的多样性，提高模型的泛化能力 。同时，将图像数据统一调整为固定大小，便于后续模型的输入 。
3.3 模型训练与优化
模型训练基于 Python 编程语言，使用 TensorFlow 或 PyTorch 深度学习框架搭建训练环境 。将预处理后的数据按照一定比例划分为训练集、验证集和测试集，通常训练集占比约为 [X]%，验证集占比 [X]%，测试集占比 [X]% 。训练集用于模型参数的学习，验证集用于在训练过程中评估模型的性能，调整超参数，防止模型过拟合，测试集用于评估最终模型的泛化能力和预测准确性 。
在训练过程中，选择交叉熵损失函数作为模型的损失函数，它能够有效地衡量模型预测结果与真实标签之间的差异 。优化器选用 Adam 优化器，该优化器结合了 Adagrad 和 Adadelta 的优点，能够自适应地调整学习率，在训练过程中更快地收敛到最优解 。设置初始学习率为 [X]，并根据训练情况采用学习率衰减策略，如每经过 [X] 个 epoch，学习率乘以衰减因子 [X]，以保证模型在训练后期能够更加稳定地收敛 。训练过程中，采用批量梯度下降（Batch Gradient Descent）算法，每次从训练集中随机抽取一批数据（如 batch size 为 [X]）进行模型参数的更新，这样既可以减少计算量，又能保证模型训练的稳定性和收敛性 。
为了优化模型性能，采用交叉验证方法，如 5 折交叉验证 。将训练集划分为 5 个互不相交的子集，每次取其中 4 个子集作为训练集，1 个子集作为验证集，进行 5 次训练和验证，最后将 5 次验证结果的平均值作为模型在该超参数设置下的性能评估指标 。通过交叉验证，可以更全面地评估模型的性能，减少因数据集划分带来的偏差 。同时，对模型的超参数进行调优，如调整隐藏层的数量、神经元的个数、学习率、正则化系数等 。采用网格搜索或随机搜索等方法，在超参数空间中进行搜索，寻找使模型在验证集上性能最优的超参数组合 。例如，通过网格搜索对学习率在 [X1, X2, X3] 等几个候选值中进行选择，对隐藏层数量在 [Y1, Y2, Y3] 等范围内进行尝试，最终确定最优的超参数配置 。此外，为了防止模型过拟合，采用 L1 和 L2 正则化方法，在损失函数中加入正则化项，对模型的参数进行约束，使其不至于过大，从而提高模型的泛化能力 。还可以采用 Dropout 技术，在模型训练过程中随机丢弃一部分神经元，避免神经元之间的过拟合，增强模型的鲁棒性 。
四、术前风险预测与准备方案
4.1 大模型预测术前风险
将患者的各项临床数据输入大模型后，模型对术前风险的预测结果主要聚焦于病情严重程度和手术耐受性两方面。在病情严重程度预测上，模型通过对患者的腹痛特点、持续时间，结合白细胞计数、C 反应蛋白、降钙素原等炎症指标，以及腹部 CT 影像中腹膜增厚程度、腹腔积液量等特征进行综合分析 。若模型预测患者病情严重程度评分较高，提示患者可能存在广泛的腹膜炎症、大量的腹腔积液以及严重的感染中毒症状，如出现高热、寒战、意识模糊等，这类患者手术风险相对较高，术后并发症的发生概率也较大 。
对于手术耐受性预测，大模型会考虑患者的年龄、基础疾病（如糖尿病、高血压、心脏病等）、营养状况（如白蛋白水平、血红蛋白含量等）等因素 。年龄较大且合并多种基础疾病，如存在冠状动脉粥样硬化性心脏病、慢性阻塞性肺疾病等，同时白蛋白水平较低的患者，模型预测其手术耐受性较差 。这类患者在手术过程中可能因心肺功能储备不足，无法承受手术创伤和麻醉的打击，容易出现心脑血管意外、呼吸功能衰竭等并发症，术后恢复也会较为缓慢，伤口愈合不良、感染等风险增加 。